ES 基本概念

其中类型的概念在新版的ES 中已经废弃。

ES 里存的数据其实就是指索引下的类型里面的Json 格式的数据。

接下来我们分别对这些概念进行详细的解释。

文档（document）

对比与Java 面向对象，ES 其实是面向文档的。

文档是ES 中所有可搜索数据的最小单元。

ES 中的文档就类似于MySql 中的一条记录，区别是ES 的文档会被序列化成Json 的格式，保存在ES 中。

这个Json 对象是由字段组成，而字段就相当于MySql 的列，每个字段都有自己的类型（String/bool/Date/日期）

每个文档都有一个id，类似MySql 的主键，可以自己指定，也可以ES 生成。

文档的格式支持数组/嵌套，在一个索引（数据库）或者类型（表）里面，可以存储任意多的文档。

这个其实从ES 6.0 版本以后就已经开始废弃了，但是作为有过的概念，我们还是拿出来讲一下。

类型相当于MySql 中的表。我们知道MySql 中一个库里面存在多个表，最原始的ES 也是这样做的。在一个索引下有很多类型。

从6.0 版本以后，类型的概念就已经开始废弃了，但是此时一个索引下仍旧可以设置多个类型；到了7.0 版本，一个索引就只能创建一个类型了。

索引相当于MySql 里的数据库，它是具有某种相似特性的文档的集合。也就是说，不同特性的文档一般都放在不同的索引里，但也不是绝对的。

索引的名称必须全部小写。

单个集群中，可以指定任意多个索引。

索引具有mapping 和setting 的概念，mapping 用来定义文档字段的类型，setting 用来定义不同数据的分布。

一个节点就是一个ES 实例，本质就是一个Java 进程。

节点名称可以通过配置文件配置，可以在启动的使用命令进行配置。默认是随机分配的。

ES 节点主要分为以下几种：

master
data
coordinate 每个节点默认都起到了coordinate 的作用，一般在开发中一个节点可以承担多个角色，但是在生产环境中，设置节点单一角色，有利于提高性能。

ES 中索引可能存储大量的数据，这些数据可能会超出单个节点的硬件限制。

为解决这个问题，ES 提供了将索引细分为多个碎片的功能，这就是分片。

这里可以简单地理解，创建索引的时候，只需要我们定义所需要的碎片的数量即可。其实每个分片都可以看作是一个完全功能性独立的索引，可以部署到集群中的任何节点上。

为了故障转移，ElasticSearch允许将索引分片的一个或多个复制成所谓的副本分片。